新冠疫情防控形势下的春季学期不同寻常，古天乐太阳娱乐集团tyc493(中国)有限公司体育工程学院的研究生充分利用课余的时间努力学习，并且按照计划认真开展学术报告训练活动。报告会在每个星期五的下午两点钟开始，每周由两位研究生依次给老师和同学们通过PPT报告自己近期的学习收获及研究成果，这个学期的报告会一直是在腾讯会议的平台上进行。5月22日，在青年教师刘泽婷博士主持下2019级硕士研究生马润青、2018级硕士研究生胡庆锐依次做了题为《人工智能和机器学习方法在团队运动中的应用》和《自动化网球比赛技战术分析系统介绍》的报告；2018级硕士研究生郭天晓和胡庆锐还进行了预开题的报告。30名师生一起聆听和参与讨论。
体育工程学院的研究生组会学习活动开始于2019年秋季学期，固定在每周五下午两点钟开始，该工作由体育工程学院青年教师陶宽博士负责。16位研究生排出顺序轮流主讲，目前正在进行的是第三轮。在前两轮组会中，全院16位研究生共作了33场学术报告，内容涵盖疫情期间居家健身在线评估机制设计、机器学习对团体运动结果预测、深度学习在主动健康领域的应用、体育大数据可视化等多个模块。
研究生组会制度是由体育工程学院沈燕飞副院长、许寿生书记倡导设立的研究生学习促进计划，旨在提升体育工程学院研究生的学术视野与研究水平，鼓励更多学科背景的研究生同学交叉融合，争取作出体育科技领域有影响力的优秀工作；同时，锻炼研究生的文献处理、课件制作和演讲报告能力。开放的学术平台和学术信息也深深吸引、激发本科生对科研的兴趣，他们在学院教师的带领下积极参与课题研究。研究生组会开展以来，体育工程学院研究生导师及青年教师、高年级本科生以及运动人体科学学院的部分研究生同学的参与共计400余人次。每次组会针对报告人不同主题的学术报告，师生共同探讨、热烈交流。
附录：近期完成的部分报告题目
班玥：The Application of Machine Learning Techniques for Predicting Results in Team Sport: A Review；
马润青：足球运动员的评分的方法探讨；
李岳森：基于数据的中超球队排名与表现分析；
菅凤林：篮球典型动作识别：Marker点数的影响；
董桉琪：探究平衡量表在滑雪中的应用；
郭天晓：从体育视频中提取球员轨迹信息的方法；
侯宪鹏：复杂网络简述及应用举例；
胡庆锐：基于骨架信息编码的健身动作识别方法；
教富伟：Stacking集成学习分析FIFB世界杯数据心得体会；
李飞鱼：关于社会网络分析方法的学习和思考；
权威：体育数据可视化的具体应用；
阮灵锋：体育数据可视化的分类与应用综述；
邢庆君：在线评估指导居家运动项目介绍；
杨曼爽：运动能耗推算研究现状与展望；
张伟：职业网球发球的空间特征以及ACE球的定义：基于一种机器学习方法；
张文龙：跳高轨迹模型的优化。
